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A Internet das Coisas Médicas (IoMT) criou uma ampla gama de oportunidades para a troca de conhecimento em várias indústrias. As oportunidades incluem empoderamento do paciente, colaboração em saúde, educação e treinamento médico, monitoramento remoto e telemedicina, planos de tratamento personalizados, compartilhamento de dados para inovação, aprendizado médico contínuo, gestão da cadeia de suprimentos, iniciativas de saúde pública, dispositivos de saúde vestíveis e iniciativas de melhoria da qualidade. No entanto, a adoção da IoMT enfrenta diversos desafios relacionados à interoperabilidade, privacidade de dados, segurança, regulamentação e custos de infraestrutura. Este artigo tem como objetivo abordar as implicações da fusão de dados na IoMT, bem como os desafios de segurança associados e suas soluções potenciais, que estão ausentes na literatura. Os dados coletados de dispositivos IoMT têm um impacto direto na precisão das previsões devido à sua qualidade, quantidade e relevância. Com uma precisão de 99,53% a 99,99%, o algoritmo de detector de crises de epilepsia baseado em Naive Bayes (ESDNB) mostrou ser o mais eficaz para detectar crises epilépticas em redes IoMT. No entanto, a forma como os dados são armazenados também deve passar por uma grande revolução, e todas as fases—coleta, proteção e armazenamento—precisam ser melhoradas. A padronização da arquitetura e das medidas de segurança pode melhorar a detecção de ameaças e compromissos de segurança. Métodos para detectar malware em plataformas cruzadas também são uma avenida para futuras pesquisas que podem enfrentar de forma eficaz a heterogeneidade dos sistemas IoMT. A criptografia e a tecnologia blockchain mostraram ser maneiras promissoras de aumentar a segurança de um sistema baseado em IoMT. As descobertas desta revisão ajudarão uma ampla variedade de partes interessadas no ecossistema de saúde.
Ahmed et al. (Sex,) estudaram essa questão.